可以看出我们图4中的结构采用的是图8的结构2,这种结构要求Mask RCNN的backbone使用FPN网络(特征金字塔网络),可以看出结构2中class、box分支和Mask分支不共用一个ROI层,这是为了保证mask分支拥有更多的细节信息。图8的结构1要求Maks RCNN的backbone采用resnet结构,也即不使用FPN结构。其实我倒是认为这两种结构差的不...
首先给出maskrcnn的结构图: Maskrcnn是属于实例分割的代表算法,可以说要想要开展实例分割的研究工作,就得先把maskrcnn了解透彻。 本次实验的代码是基于pytorch的框架,采用的是facebook的Maskrcnn Benchmark作为基础结构。 下面是对maskrcnn方法的详细介绍: 1.backbone Backbone采用的是ResNet-50或者ResNet-101,作为...
Faster RCNN本身的细节非常多。如果对Faster RCNN算法不熟悉,想了解更多的可以看这篇文章:一文读懂Faster RCNN,这是我看过的解释得最清晰的文章。 一、mask-rcnn整体结构图 结合物体检测和图像分割为一体的网络结构 二、ResNet-FPN特征提取 详细结构图如下 M 经过 3*3卷积核生成 channel 256 的特征图 生成特征...
不同于Faster R-CNN只使用最顶层的Feature Map,SSD[6]利用卷积网络的层次结构,从VGG的第conv4_3开始,通过网络的不同层得到了多尺度的Feature Map(图c),该方法虽然能提高精度且基本上没有增加测试时间,但没有使用更加低层的Feature Map,然而这些低层次的特征对于检测小物体是非常有帮助的。 针对上面这些问题,FPN...
完整R-CNN结构 不使用暴力方法,而是用候选区域方法(region proposal method),创建目标检测的区域改变了图像领域实现物体检测的模型思路,R-CNN是以深度神经网络为基础的物体检测的模型 ,R-CNN在当时以优异的性能令世人瞩目,以R-CNN为基点,后续的SPPNet、Fast R-CNN、Faster R-CNN模型都是照着这个物体检测思路。
二、Mask-RCNN结构 ROIPooling的问题 RoiPool过程 假定我们输入的是一张800x800的图像,在图像中有两个目标(猫和狗),狗的BB大小为665x665,经过VGG16网络后,获得的feature map 会比原图缩小一定的比例,这和Pooling层的个数和大小有关: 在该VGG16中,我们使用了5个池化操作,每个池化操作都是2Pooling,因此我们最...
这一节将从代码库里面的demo.ipynb笔记本入手,来整体理解一下Mask RCNN的网络架构。 2. Mask RCNN总览 下面的Figure1展示了这个工程中Mask RCNN的网络结构示意图,来自博主叠加态的猫: Mask RCNN总览,来自叠加态的猫博主 这个结构图里面包含了很多细节,我们先大概理一下,后面在源码详解中会更详细的说明: ...
最后,整个Mask RCNN网络结构包含两部分,一部分是backbone用来提取特征(上文提到的采用ResNet-50或者ResNet-101作为特征提取器提取特征),另一部分是head用来对每一个ROI进行分类、框回归和mask预测。为了产生对应的Mask,文中提出了两种架构,即左边的Faster R-CNN/ResNet和右边的Faster R-CNN/FPN,如图11所示。...
1.双阶段的 Mask R-CNN (2017.3) Mask-RCNN通过增加不同的分支可以完成目标分类,目标检测,语义分割,实例分割,人体姿态估计等多种任务。对于实例分割来讲,就是在Faster-RCNN的基础上(分类+回归分支)增加了一个分支用于语义分割,其抽象结构如下图所示: ...
图8的结构1要求Maks RCNN的backbone采用resnet结构，也即不使用FPN结构。其实我倒是认为这两种结构差的...